/usr/lib/python2.7/site-packages/pyPdf/generic.py
一、异常基础 1、基础 try/except/else：【else是可选的】捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并执行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 assert几乎都是用来收集用户定义的约束条件 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 扩展 try/except/finally 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不管异常是否被except分句捕捉到。finally有没有异常都执行 try/except/else： except捕捉到对应的异常才执行。else 没有异常才执行、 也就是说except分句会捕捉try代码块执行时所有发生的任何异常，而else分句只在try代码执行没有发生异常时才执行，finally分句无法释放发生异常都执行。 2、try语句分句形式 分句形式 说明 except: 捕捉所有（其他）异常类型 except name: 只捕捉特定的异常 except name,value: 捕捉所有的异常和其额外的数据（或实例） except (name1,name2) 捕捉任何列出的异常 except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得其额外数据 else: 如果没有引发异常，就运行 finally: 总是会运行此代码块，无论是否发生异常 空的except分句会捕捉任何程序执行时所引发的而未被捕捉到的异常。要取得发生的实际异常，可以从内置的 sys模块取出sys.exc_info函数的调用结果。这会返回一个元组，而元组之前两个元素会自动包含当前异常的名称， 以及相关的额外数据（如果有）。就基于类的异常而言，这两个元素分别对应的是异常的类以及引发类的实例。 sys.exc_info结果是获得最近引发的异常更好的方式。如果没有处理器正在处理，就返回包含了三个None值的元组。 否则，将会返回（type,value和traceback) *type是正在处理的异常的异常类型（一个基于类的异常的类对象） *value是异常参数（它的关联值或raise的第二个参数，如果异常类型为类对象，就一定是类实例） *traceback是一个traceback对象，代表异常最初发生时所调用的堆栈。 3、try/else分句 不要将else中的代码放入try:中。保证except处理器只会因为包装在try中代码真正的失败而执行，而不是为else中的情况行为失败而执行。 else分句，让逻辑封明确 4、try/finally分句 python先运行try: 下的代码块： 如果try代码块运行时没有异常发生，Python会跳至finally代码块。然后整个try语句后继续执行下去。 如果try代码块运行时有发生异常，Python依然会回来运行finally代码块，但是接着会把异常向上传递到较高的try语句或顶层的默认处理器。程序不会在try语句继续执行。 try: Uppercase(open('/etc/rc.conf'),output).process() finally: open('/etc/rc.conf').close 5、统一try/except/finally分句 2.5版本后可统一（包括2.5版本） try: main-action: except Exception1: hander1 except Exception2: hander2 ... else: else-block finally: finally-block 这语句中main-action代码会先执行。如果该程序代码（m
一、异常基础 try/except：捕捉由代码中的异常并恢复，匹配except里面的错误，并自行except中定义的代码，后继续执行程序（发生异常后，由except捕捉到异常后，不会中断程序，继续执行try语句后面的程序） try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为 （发生异常时程序会中断程序，只不过会执行finally后的代码） raise: 手动在代码中接触发异常。 assert: 有条件地在程序代码中触发异常。 with/as 在Python2.6和后续版本中实现环境管理器。 用户定义的异常要写成类的实例，而不是字符串、。 finally可以和except和else分句出现在相同的try语句内、 1、异常的角色 错误处理 事件通知 特殊情况处理：有时发生很罕见的情况，很难调整代码去处理。通常会在异常处理器中处理这些罕见的情况，从而省去编写应对特殊情况的代码 终止行为 非常规控制流程 >>> x='diege >>> def fetcher(obj,index): ... return obj[index] ... >>> fetcher(x,4) 'e' >>> fetcher(x,5) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range >>> try: ... fetcher(x,5) #尝试抓取第5个字符 ... except IndexError: #如果发生异常【指出引发的异常名称】 ... print fetcher(x,-1) #那就抓取最后一个字符 ... e >>> def catcher(): ... try: ... fetcher(x,5) ... except IndexError: ... print fetcher(x,-1) ... print "continuing" ... >>> catcher() e continuing 可以看到从异常中恢复并继续执行。 try/finally: 无论异常是否发生，都执行清理行为（发生异常时程序也会终端，只不过会执行finally后的代码） >>> try: ... fetcher(x,4) ... finally: ... print 'after fetch' ... 'e' after fetch 没有发生异常的情况,也执行finally语句中的代码 发生异常的情况下 >>> try: ... fetcher(x,5) ... finally: ... print 'after fetch' ... after fetch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "<stdin>", line 2, in fetcher IndexError: string index out of range 发生异常的情况下，也执行了finally语句中的代码 实际应用镇南关，try/except的组合可用于捕捉异常并从中恢复，而try/finally的组合则很方便，可以确保无论try代码块内的 代码是否发生异常，终止行为一定会运行。如，try/except来捕捉第三方库导入的代码所引发的错误，然后以try/finally来确保 关闭文件，或者终止服务器连接等调用。 可以在同一个try语句内混合except和finally分句:finally一定回执行，无论是否有异常引发，而且不也不关异常是否被except分句捕捉到 2、try/except/else语句 try的完×××式：try/多个except/else语句 else是可选的 try首行底下的代码块代表此语句的主要动作：试着执行的程序代码。except分句定义try代码块内引发的异常处理器，而else分句（如果有）则是提供没有发生异常时候要执行的处理器。 *如果try代码块语句执行时发生了异常，Python就跳回try，执行第一个符合引发的异常的except分句下面的语句。当except代码执行后（除非 except代码块引发另一异常），控制全就会到整个try
中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法
中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了，然而当我处理小说文本时，发现了这种思路的漏洞：
该项目实现的诗歌接龙，规则为下一句的首字与上一句的尾字的拼音（包括声调）一致。下面将分步讲述该项目的实现过程。
作者： jclian，本人从事Python已一年多，是Python爱好者，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！
TextBlob 是一款 Pythonic 的文本处理工具，用于处理文本数据，它提供了一个简单的 API，用于潜入常见的自然语言处理（NLP）任务，如词性标注、名词短语提取、情感分析、分类等
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。
这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误，目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
一.Python的运行时错误称作异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等 Python异常是一个对象，表示错误或意外情况 Python检测到一个错误时，将触发一个异常 1.Python可以通过异常传道机制传递一个异常对象，发出一个一场情况出现的信号 2.程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制意外采取的行为 第一阶段：解释
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
python异常： python在运行时错误称为异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。 默认情况下：python脚本执行过程中出现异常后，脚本执行将被终止。 python 异常是一个对象，表示错误或意外的情况 在python检测到一个错误时，将触发一个异常： python可以通过异常传导机制传递一个异常对象，发出一个异常情况出现的信号。 程序员也可以在代码中托运触发异常 python异常也可以理解为：程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断。 第二阶段：异常处理，如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用 错误处理： python的默认处理：停止程序，打印错误消息 使用try语句处理异常，并从异常中恢复 事件通知： 用于发出有效状态信号 特殊情况处理： 无法调整代码去处理的场景 终止行为： try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制 非常规控制流程： 异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象 python异常是内置的经典类exception的子类的实例 为了向后兼容，python还允许使用字符串或任何经典类实例 python2.5之后，exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类) python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例 大多的标准异常都是由StandardError派生的，其有3个抽象的子类 ArithmeticError：由于算术错误而引发的异常基类；包括：OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError LookupError：容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类；包括：IndexError、KeyError EnvironmentError：由于外部原因而导致的异常的基类；包括：IOError、OSError、WindowsError 标准异常类 AssertionError：断言语句失败 AttributeError：属性引用或赋值失败 FloatingPointError：浮点型运算失败 IOError：I/O操作失败 ImportError：import语句不能找到要导入的模块，或者不能找到该模块特别请求的名称。 IndentationError：解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误 IndexError：用来索引序列的整数超出了范围。 KeyError：用来索引映射的键不在映射中 KeyboardInterrupt：用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键) MemoryError：运算耗尽内存 NameError：引用了一个不存在的变量名 NotImplementedError：由抽象基类引发的异常，用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法 OSError：由模块os中的函数引发的异常，用来指示平台相关的错误 OverflowError：整数运算的结果太大导致溢出 SyntaxError：语法错误 SystemError：python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误 TypeError：对某对象执行了不支持的操作 UnboundLocalError：引用未绑定值的本地变量 UnicodeError：在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError：应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适当的值 WindowsError：模块OS中的函数引发的异常，用于指示与windowsSHUDR QAYK ZeroDivisionError：除数为0引发的异常 检测和处理异常： 异常通过try语句来检测：任何在try语句块中的代码都会被监测，以检查有无异常发生。 tr语句主要有两种形式： try-except：检测和处理异常 可以有多个e
Doctest模块允许在文档字符串内嵌入注释以显示各种语句的期望行为，尤其是函数和方法的结构；此处的文档字符串看起来如同一个交互式shell会话；可用于测试文档是否与主程序保持同步，或基于文档对程序本身做测试。
上节课我们介绍了基于SnowNLP快速进行评论数据情感分析的方法，本节课老shi将介绍基于情感词典的分析方法。基于情感词典的分析方法是情感挖掘分析方法中的一种，其普遍做法是：首先对文本进行情感词匹配，然后汇总情感词进行评分，最后得到文本的情感倾向。目前使用较多的情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。
情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘。情感分析的内容包括:情感的持有者分析、态度持有者分析、态度类型分析（一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰）、态度的范围分析（包含每句话，某一段、或者全文）。因此，情感分析的目的可以分为：初级：文章的整体感情是积极/消极的；进阶：对文章的态度从1-5打分；高级：检测态度的目标，持有者和类型。
上周看到别的实验室学姐发来的研究生毕业要求。其中 Master Degree 的要求是 3 篇会议论文或者 1 篇杂志论文。对于目前的我来说，这个要求有点高，因为我的英文水平和韩文水平都很渣。最后决定还是用英文来写论文比较好。想要提升英文写作水平，这是个长久战，是个日积月累的过程。我选择在 Coursera 上报了这门课程来辅助学习，感兴趣的可以戳这：Academic English: Writing 专项课程
如果你经常与Excel或Word打交道，那么从两份表格/文档中找到不一样的元素是一件让人很头疼的工作，当然网上有很多方法、第三方软件教你如何对比两份文件。本文就将以两份真实的Excel/Word文件为例，讲解如何使用Python光速对比并提取文件中的不同之处！
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
前几天在Python最强王者群有个叫【老松鼠】的粉丝问了一道关于字符串处理问题，如下图所示。
需要注意的是，在依存句法当中，虚节点ROOT占据了0位置，因此节点的下标从1开始。
逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等
泛型代码让你能根据你所定义的要求写出可以用于任何类型的灵活的、可复用的函数。你可以编写出可复用、意图表达清晰、抽象的代码。
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
AllenNLP是一个相对成熟的基于深度学习的NLP工具包，它 构建于 PyTorch 之上，它的设计遵循以下原则： （1）超模块化和轻量化。你可以使用自己喜欢的组件与 PyTorch 无缝连接。 （2）经过广泛测试，易于扩展。测试覆盖率超过 90%，示例模型为你提供了很好的模板。 （3）真正的填充和覆盖，让你可以毫无痛苦地轻松实现正确的模型。
本文探讨了利用余弦相似度算法实现文章自动摘要的方法，该方法通过对文章分句并计算余弦相似度，从而找出与目标文章最相似的句子作为摘要。首先介绍了余弦相似度的计算原理和实现方法，然后通过具体的示例展示了如何对给定的文章进行分句和计算余弦相似度，最后对实现过程进行了总结和展望。
「论文地址：」A Span-based Linearization for Constituent Trees[1] 「代码地址：」https://github.com/AntNLP/span-linearization-parser[2] 「PPT地址：」https://godweiyang.com/2020/08/30/acl20-yangwei-parsing/ACL2020.pdf[3]
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制（Sandra & Taft，2014），且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是树状的。虽然语言学家们已发现这一规律，但其潜在结构的真正起源却仍不得而知。某些理论认为，这可能与人类认知的内在机制相关（Chomsky & Lightfoot，2002）。由于人工神经网络的灵感来源于生物神经系统的信息处理及通讯模式，上述可能性让更多人对使用人工神经网络研究语言的潜在结构产生了兴趣。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
原理我就不讲了，请移步下面这篇论文，包括情感词典的构建（各位读者可以根据自己的需求稍作简化），以及打分策略（程序对原论文稍有改动）。
【导语】此文是作者基于 Python 构建知识图谱的系列实践教程，具有一定创新性和实用性。文章前半部分内容先介绍哈工大 pytltp 工具，包括安装过程、中文分词、词性标注和实体识别的一些基本用法；后半部分内容讲解词性标注、实体识别、依存句法分析和语义角色标注及代码实现。
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
如果此时我们想交换两个Double类型、或者是其他类型的值，就需要针对不同的类型写类似的方法，但是这些方法仅仅只是参数类型不同。如何解决？—— 泛型
原文链接： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysisgodweiyang.com 论文地址：What's Going On
CSDN:白马负金羁 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱（NLTK，Natural Language Toolkit）是一个基于Python （http://lib.csdn.net/base/11）语言的类库，它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时，恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。 开发环境：我所使用的Python版本是最新的3.5.1，NLTK版本是3.2。P
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
LTP（Language Technology Platform）中文为语言技术平台，是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一整套中文语言处理系统。
目前，在NLP任务处理中，Python支持英文处理的开源包有NLTK、Scapy、StanfordCoreNLP、GATE、OPenNLP，支持中文处理的开源工具包有Jieba、ICTCLAS、THU LAC、HIT LTP，但是这些工具大部分仅对特定类型的语言提供支持。本文将介绍功能强大的支持Pipeline方式的多语言处理Python工具包:polyglot。该项目最早是由AboSamoor在2015年3月16日在GitHub上开源的项目，已经在Github收集star 1021个。
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
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